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耦合 - ridge波导量子级联激光阵列在λ〜5μm
摘要：在这项工作中，我们通过采用了一个操作的耦合 - ridge波导（CRW）结构，证明了以λ〜5μm的激光为λ〜5μm的高功率量子级联激光（QCL）阵列。五元素QCL阵列进行了模拟和制造，以将CRW结构扩展到中波红外状态。通过正确设计山脊和空间的几何形状，可以观察到约10°的衍射限制强度曲线附近的主峰的侧面远场。通过引入埋入的2阶分布式反馈（DFB）光栅，在25°C下以高于1 W的辐射功率的底物发射。单个纵向模式的操作是通过更改良好的细胞波长调音系数为–0.2 cm –1 /k的温度来获得的。
分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR
描述用于统计和机器学习的元包包，其统一界面用于模型拟合，预测，绩效评估和结果的呈现。用于模型拟合和预测数值，分类或审查的事件时间结果的方法包括传统的回归模型，正则化方法，基于树的方法，支持向量机，神经网络，合奏，数据预处理，滤清，滤波，过滤和模型调音和选择和选择。提供了用于模型评估的性能指标，并且可以通过独立的测试集，拆分抽样，交叉验证或引导程序重新采样来估算。重新样本估计可以并行执行以进行更快的处理，并在模型调整和选择的情况下嵌套。建模结果可以用描述性统计数据来汇总；校准曲线；可变重要性；部分依赖图；混淆矩阵；和ROC，LIFT和其他性能曲线。
MIT开放访问文章高速转子系统...
增加机械速度是提高电动机特定功率的关键途径，但挑战包括在操作过程中保持紧密的气隙间隙。即使是由于转子定位偏移量的转子偏移而导致的气隙部分损失也会产生不稳定的电磁力，从而对动力动力的稳定性产生负面影响，其方式与涡轮机械中的流体压力力相似。提出了一个用于兆瓦级电动机驱动器的高速转子系统，在旋转坑测试中，转子结构完整性在额定速度和温度下实验验证。转子系统利用固体阻尼器（O形圈）来避免流体阻尼器的成本和复杂性，并设计和测试了具有原位阻尼器调音机制的新型轴承外壳模块，以减轻相关风险。
使用AI反馈
等。，2023）。这些模型包括公开可用-042 Able LLM（Touvron等人，2023; Chiang等。，043 2023; Taori等。，2023）带有视觉编码器和044其他可学习参数（Hu等人，2022; 045 Liu等。，2023b; Li等。，2023a）。将LLMS 046适应视频方式，从而提高了他们的能力047解释视觉内容，它们都使用多模式049指令数据进行了Su-048 perved-048 perved-048（SFT）阶段（Luo等人（Luo等）（Luo等），2023; Muham-050 Mad Maaz和Khan，2023年； Li等。，2023b）。051然而，视频052和文本之间的多模式对齐面临着不足053的重大挑战053的体积和多模式指令质量 - 与仅文本数据相比，多模式指令-054调音数据；仅文本的055数据通常很丰富且多样化，而mul-056 timodal数据通常受到数量和057全面性的限制（Wei等人。，2021;刘等。，058
快速构建可解释的全脑解码器
研究人员通常试图从功能性MRI测量的大脑活动中解码精神状态。严格的解码需要使用形式的神经预测模型，如果它们使用整个大脑，则可能是最准确的。但是，计算负担和缺乏现成的统计方法的解释性可能会使全脑解码具有挑战性。在这里，我们提出了一种构建既可以解释又有能力的全脑性解码器的方法。我们将部分最小二乘算法扩展到具有可变选择的正则化模型，该模型提供了独特的“一次性”，“以后调整一次”方法：用户只需拟合一次模型，并且可以在事后选择最佳的调音参数。我们在实际数据中显示，我们的方法随着数据大小的增加而表现得很好，并产生可解释的预测因子。该算法以多种语言公开使用，希望可以在神经成像研究中更广泛地实施可解释的全脑预测因子。
![arxiv：2311.02949v2 [Physics.optics] 2024年3月7日](/simg/a\a7391110e63e2b12ce7f9c506525c993c3a011e9.webp)
arxiv：2311.02949v2 [Physics.optics] 2024年3月7日
控制集成光子电路中组件的控制对于实现可编程功能至关重要。等离子设备的操作带宽通常一旦制造就无法调整，尤其是在可见的方向上。在这里，我们演示了可见式示例的这种设备的电气控制，以进行外径光学传输（EOT）。（i）EOT设备的操作频率可以通过通过纳米线施加的偏置电压调节。（ii）或在给定频率下，可以连续调整EOT信号（标准化为入射场），例如10-4至0之间。4。这对应于3个幅度调制深度。我们利用嵌入到纳米骨中的量子发射极（QE）引起的FANO共振。外部偏置电压调音量量子量量子的共振。我们还讨论了表面等离子体极化子的寿命延伸，以响应超短脉冲。我们提出的方法提供了对EOT信号的主动电子控制，这使其成为集成光子电路中的可行且紧凑的元素，用于生物感应，高分辨率成像和分子光谱应用。
在整个BCS-BEC跨界的临界电流，包括配对波动
目前的工作旨在对整个BCS-BEC交叉，即使在完全均匀的情况下，对当前密度与动量特征进行系统分析。在低温下，配对的弹性不足以使准二粒方法无效，发现了背流电流的急剧阈值，从而设定了耗散的开始并根据Landau确定关键动量。这一动量被认为可以顺利演变为从BCS到BEC机制，因此，单粒子电流密度的单个表达式包括配对爆发，使我们能够在BCS bcs-bec交叉的两个侧中分别融合了两种相等地基于两种非常不同的耗散机制，即分别，配对的断裂和调音。在有限的温度下，热闪光扩大了激发光谱，并使散发性（动力学和热的）机制彼此相互交织在一起，而是通过BARDEEN引起的替代标准来表明丧失超级流体行为。以这种方式，与以前的方法相对于线性和环形几何形状中的可用实验数据的详细比较显着改善，从而证明了量子闪烁在重新赋予单个颗粒激发光谱方面所起的至关重要的作用。
低相噪声低功率环的设计和分析 -
相锁环（PLL）在物联网的手持移动通信设备中起着重要的作用。无线通信技术的应用促进了PLL的开发，其抖动，小面积和低功率[1，2，3，4，5]。电压控制的振荡器（VCO）是PLL的关键模块，它必须具有低功率和低相位噪声的特征，以满足低功率802.11AH物联网标准的需求[6，7，7，8，9，10，11]，即在低于1 GHz的频率范围内，功耗和相位噪声必须分别小于5 MW和-100 dBC/Hz。作为无线通信的关键技术之一，物联网在典型的应用程序（例如手持设备，磨损设备和智能家居）中起着重要作用。随着访问终端设备数量的快速增长，对低功耗，低相位噪声和高集成的通信需求变得越来越突出。主流VCO分为LC-VCO和RING-VCO [12]。LC-VCO通常由两个部分组成，即LC谐振器，以确定共振频率和负电阻单元以提供能量。在学术界和行业中，LC-VCO的创新和改进的努力是进一步降低相位噪声和功耗，并增加调音范围。ring-vcos是
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。
吉他调谐器同步的快速傅立叶变换
需要在吉他上产生适当的和弦和声，需要调整或调整字符串。但是，大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间，因为在调整过程中，用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序，但在调整过程中，用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具，以自动执行调整过程，并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换（FFT）算法的频率，结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域，在时间域F（x）中的一系列数字被转换为频域F（u）。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果，可以说，基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外，还通过将调谐过程与2个应用程序（即绝对吉他和吉他调谐器）进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明，学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好，因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一，但也应考虑其他技术，因为它用于各种乐器中。